每個(gè)人都討厭驗(yàn)證碼——只有輸入了那些討厭的圖片上的文本，才能訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)是為了防止計(jì)算機(jī)自動(dòng)填寫(xiě)表格，驗(yàn)證你是一個(gè)真實(shí)的“人”。但隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的興起，現(xiàn)在他們往往容易被擊敗。

我一直在讀一本由AdrianRosebrock所寫(xiě)的書(shū)《Deep Learning for Computer Vision with Python》（Python計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)）。在這本書(shū)中，Adrian回顧了如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)破解e – zpass紐約網(wǎng)站上的驗(yàn)證碼系統(tǒng):

Adrian沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)生成驗(yàn)證碼圖像的應(yīng)用程序的源代碼。為了破解這個(gè)系統(tǒng)，他不得不下載數(shù)百個(gè)示例圖像，并手動(dòng)解決它們以訓(xùn)練他的系統(tǒng)。

但是，如果我們想要破解一個(gè)開(kāi)源的驗(yàn)證碼系統(tǒng)，我們?nèi)ツ睦镌L(fǎng)問(wèn)源代碼呢?

我訪(fǎng)問(wèn)了WordPress.org插件登記網(wǎng)站，并搜索了“CAPTCHA”。上面的結(jié)果被稱(chēng)為“Really Simple CAPTCHA”，并且有超過(guò)100萬(wàn)的安裝量:

WordPress.org插件登記地址：https://wordpress.org/plugins/

最棒的是，這里有它的源代碼!因?yàn)橛猩沈?yàn)證碼的源代碼，所以這應(yīng)該很容易被破解。為了讓事情變得更有挑戰(zhàn)性，讓我們給自己一個(gè)時(shí)間限制。我們能在15分鐘內(nèi)徹底破解這個(gè)驗(yàn)證碼系統(tǒng)嗎?讓我們?cè)囈辉?

重要提示:這絕不是批評(píng)“Really Simple CAPTCHA”插件或其作者。插件作者自己說(shuō)它已經(jīng)不安全了，建議你使用其他的東西。這只是一個(gè)有趣并且快速的技術(shù)挑戰(zhàn)。但如果你是100萬(wàn)用戶(hù)之一，或許你應(yīng)該有所防備了:)

挑戰(zhàn)

首先，讓我們需要知道 Really Simple CAPTCHA生成什么樣的圖像。在演示網(wǎng)站上，我們看到:

Really Simple CAPTCHA地址：https://wordpress.org/plugins/really-simple-captcha/

演示驗(yàn)證碼圖片

驗(yàn)證碼圖像看起來(lái)是四個(gè)字母。讓我們?cè)赑HP源代碼中驗(yàn)證這一點(diǎn):

public function __construct() { /* Characters available in images */ $this->chars = 'ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ23456789'; /* Length of a word in an image */ $this->char_length = 4; /* Array of fonts. Randomly picked up per character */ $this->fonts = array( dirname( __FILE__ ) . '/gentium/GenBkBasR.ttf', dirname( __FILE__ ) . '/gentium/GenBkBasI.ttf', dirname( __FILE__ ) . '/gentium/GenBkBasBI.ttf', dirname( __FILE__ ) . '/gentium/GenBkBasB.ttf', );

是的，它生成了4個(gè)字母的驗(yàn)證碼，使用4種不同字體的隨機(jī)組合。我們可以看到，在代碼中它從不使用“O”或“I”，以此避免用戶(hù)的混淆。這就給我們留下了32個(gè)可能的字母和數(shù)字。

到目前為止的時(shí)間:2分鐘

我們的工具集

在我們進(jìn)一步討論之前，我們先來(lái)討論一下解決這個(gè)問(wèn)題需要的工具:

Python 3

Python是一種很有趣的編程語(yǔ)言，包含很好的機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。

OpenCV

OpenCV是一個(gè)流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理框架。我們將使用OpenCV來(lái)處理驗(yàn)證碼圖像。它有一個(gè)Python API，因此我們可以直接在Python中使用。

Keras

Keras是用Python編寫(xiě)的深度學(xué)習(xí)框架。它使得定義、訓(xùn)練和使用具有最小編碼的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得很容易。

TensorFlow

TensorFlow是谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。我們將在Keras中編碼，但是Keras并沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邏輯本身。相反，它使用谷歌在幕后的TensorFlow庫(kù)來(lái)完成繁重的任務(wù)。

好了，回到挑戰(zhàn)。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

訓(xùn)練任何機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，都需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)。要破解驗(yàn)證碼系統(tǒng)，我們需要這樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù):

我們有了WordPress插件的源代碼，就可以修改它來(lái)保存10000個(gè)驗(yàn)證碼圖像，以及每個(gè)圖像的預(yù)期答案。

在對(duì)代碼進(jìn)行了幾分鐘的破解并添加了一個(gè)簡(jiǎn)單的for循環(huán)之后，我有了一個(gè)包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)的文件夾—10,000個(gè)PNG文件，將正確的答案作為其文件名:

這是唯一的我不給你示例代碼的部分。我們這樣做是為了教學(xué)，我不希望你真的去垃圾郵件網(wǎng)站。但是我會(huì)給你我在最后生成的10000張照片，這樣你就可以復(fù)制我的結(jié)果。

到目前為止的時(shí)間:5分鐘

簡(jiǎn)化問(wèn)題

現(xiàn)在我們有了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們可以直接用它來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

如果有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這種方法可能有效——但是我們可以使問(wèn)題變得簡(jiǎn)單得多。問(wèn)題越簡(jiǎn)單，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越少，我們解決需要的計(jì)算力就越少。我們畢竟只有15分鐘!

幸運(yùn)的是，驗(yàn)證碼圖像通常只由四個(gè)字母組成。如果我們能把圖像分割開(kāi)來(lái)，這樣每個(gè)字母都是一個(gè)單獨(dú)的圖像，那么我們只需訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別單個(gè)字母:

我沒(méi)有時(shí)間去瀏覽10000個(gè)訓(xùn)練圖像，并且用Photoshop將它們手工分割成單獨(dú)的圖像。這需要幾天的時(shí)間，但我只剩下10分鐘了。我們不能將圖像分割成4個(gè)等分大小的塊，因?yàn)轵?yàn)證碼隨機(jī)將字母放置在不同的水平位置，如下圖所示:

每個(gè)圖像中的字母都是隨機(jī)放置的，使圖像分割變得更加困難。

幸運(yùn)的是，我們?nèi)匀豢梢詫?shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在圖像處理中，我們經(jīng)常需要檢測(cè)具有相同顏色的像素的“blob”。這些連續(xù)像素點(diǎn)的邊界稱(chēng)為輪廓。OpenCV有一個(gè)內(nèi)置的findContours()函數(shù)，我們可以用它來(lái)檢測(cè)這些連續(xù)區(qū)域。

我們將從一個(gè)原始的驗(yàn)證碼圖像開(kāi)始:

然后我們將圖像轉(zhuǎn)換成純黑白像素點(diǎn)(這稱(chēng)為色彩閾值法)，這樣就很容易找到連續(xù)區(qū)域的輪廓邊界:

接下來(lái)，我們將使用OpenCV的findContours()函數(shù)來(lái)檢測(cè)圖像中包含相同顏色連續(xù)像素塊的分離部分:

接著把每個(gè)區(qū)域作為一個(gè)單獨(dú)的圖像文件保存。因?yàn)槲覀冎烂總€(gè)圖像應(yīng)該包含從左到右的四個(gè)字母，所以我們可以用這些知識(shí)來(lái)標(biāo)記我們保存的字母。我們按這個(gè)順序把它們存起來(lái)，并用相應(yīng)的字母名稱(chēng)來(lái)保存每一個(gè)圖像字母。

但是等一下—我發(fā)現(xiàn)問(wèn)題了!有時(shí)驗(yàn)證碼有這樣重疊的字母:

這意味著我們最終將提取將兩個(gè)字母拼湊在一起的區(qū)域：

如果我們不處理這個(gè)問(wèn)題，我們就會(huì)產(chǎn)生糟糕的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們需要解決這個(gè)問(wèn)題，這樣我們就不會(huì)偶然地讓機(jī)器將這兩個(gè)squashed – together字母識(shí)別為一個(gè)字母。

有一個(gè)簡(jiǎn)單的竅門(mén):如果一個(gè)區(qū)域的寬比它的高度大，那就意味著我們可能有兩個(gè)字母擠壓在一起了。在這種情況下，我們可以把這兩個(gè)字母放在中間，把它分成兩個(gè)獨(dú)立的字母:

現(xiàn)在我們有了一種提取單個(gè)字母的方法，讓我們?cè)谒械尿?yàn)證碼圖像中運(yùn)行它。目的是收集每個(gè)字母的不同變體。我們可以把每個(gè)字母都保存在自己的文件夾里。

這是我摘取所有字母后，“W”文件夾的圖片:

到目前為止的時(shí)間:10分鐘

構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

因?yàn)槲覀冎恍枰R(shí)別單個(gè)字母的圖像，所以并需要一個(gè)非常復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。識(shí)別字母比識(shí)別像貓和狗這樣的復(fù)雜圖像要容易得多。

我們將使用一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它有兩個(gè)卷積層和兩個(gè)完全連通的層:

定義這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)只需要使用Keras的幾行代碼:

# Build the neural network! model = Sequential() # First convolutional layer with max pooling model.add(Conv2D(20, (5, 5), padding="same", input_shape=(20, 20, 1), activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))) # Second convolutional layer with max pooling model.add(Conv2D(50, (5, 5), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))) # Hidden layer with 500 nodes model.add(Flatten()) model.add(Dense(500, activation="relu")) # Output layer with 32 nodes (one for each possible letter/number we predict) model.add(Dense(32, activation="softmax")) # Ask Keras to build the TensorFlow model behind the scenes model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

現(xiàn)在我們可以運(yùn)行它了。

# Train the neural network model.fit(X_train, Y_train, validation_data=(X_test, Y_test), batch_size=32, epochs=10, verbose=1)

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集10次之后，我們達(dá)到了接近100%的準(zhǔn)確度。我們應(yīng)該能夠在任何我們需要的時(shí)候自動(dòng)繞過(guò)這個(gè)驗(yàn)證碼。

時(shí)間過(guò)了:15分鐘

使用訓(xùn)練的模型來(lái)以解決驗(yàn)證碼

現(xiàn)在我們有了一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用它來(lái)破解驗(yàn)證碼是很簡(jiǎn)單的:

1. 從WordPress插件的網(wǎng)站上獲取真正的驗(yàn)證碼圖像。

2. 用我們用來(lái)創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的方法將驗(yàn)證碼圖像分割成四個(gè)不同的字母圖像。

3. 讓我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)字母圖像做一個(gè)單獨(dú)的預(yù)測(cè)。

4. 用四個(gè)預(yù)測(cè)字母作為驗(yàn)證碼的答案。

下面是我們的模型如何解碼真實(shí)的驗(yàn)證碼:

或從命令行:

試一下

如果你想親自嘗試，你可以在這里獲取代碼。它包括10,000個(gè)示例圖像和本文中每個(gè)步驟的所有代碼。班闊說(shuō)明如何運(yùn)行模型的README.md文件。

代碼地址：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/mlif-example-code/solving_captchas_code_examples.zip